Generative Model
1
시작하며
2
기계학습
3
수학이론
수학
Probability distribution
Bayes rule
Similarity measurement
Linear algebra
4
학습원리
Inversion problem
Intractability
Conditioning vs Optimisation
Conditioning
Optimisation
5
개발 환경
6
학습 알고리즘
MAP vs Bayesian inference
Maximum a posterior
Bayesian inference
Gradient Descent
Variational Bayes
MCMC
7
기계학습 모델
모델 종류
모델 검증
8
선형회귀
9
신경망
10
디코더
11
정리
References
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생성 모델
Chapter 10
디코더